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nn学习驱动的自动控制＆...
在当代工程和科学研究中，自动控制与机器学习之间的相互作用变得越来越重要。本报告探讨了这种关系的两个关键方面：机器学习技术以增强自动控制系统的应用以及使用自动控制原理以改善机器学习算法。首先，我们讨论如何利用机器学习来优化复杂系统中的控制策略，从而对动态环境产生适应性和智能的反应。的技术（例如增强学习和神经网络）是否有能力从数据中学习，从而产生更有效的控制机制，这些机制可以处理不确定性和非线性。其次，我们研究了如何将自动控制原理应用于完善机器学习过程。可以利用诸如反馈控制之类的概念来稳定学习算法，减少过度拟合并确保各种机器学习应用中的收敛性。这种双重视角强调了整合这两个领域而产生的相互利益和协同作用。通过案例研究和示例，我们证明了将机器学习和自动控制相结合，为机器人技术，自主系统和智能技术的进步铺平道路的变革潜力。最终，本报告旨在提供有关研究的未来方向以及合并这两个领域的实际含义的见解。
责任驱动的投资组合中的气候变化风险管理
最近在APRA的气候风险自我评估调查2024 1中强调了保险公司气候变化风险管理方法之间的某些差异。对受监管的金融机构的调查显示，与其他金融机构（例如银行和退休金资金）相比，在其气候风险评估中，保险公司的总成绩不那么成熟。在承保类型中，普通保险公司被认为是最成熟的，私人保险公司最少。这种差异部分是因为一般保险公司的承销业务，尤其是在家庭和内容保险中，更直接地暴露于气候变化的影响。正如APRA所承认的那样，对于保险公司而言，气候风险可以并且将影响其承销业务及其投资组合。
拓扑如何驱动大脑，气候和AI
高阶拓扑动态结合了高阶相互作用，拓扑和非线性动力学，从而引起了新的新兴现象。这些现象编码的信息可以极大地改变我们对大脑和气候等复杂系统的理解，并可以允许制定受物理启发的新有效的AI算法。信用：伦敦皇后大学
twinlitenet+实时可驱动区域和车道分割的更强模型
结合了标准和深度可分离的扩张卷积，降低了复杂性，同时保持了高度的准确性。它有四种配置，从强大的194万参数Twinlitenet +大到超轻量级34K参数Twinlitenet + Nano。值得注意的是，TwinliteNet +大的达到了92.9％的MIOU（平均交叉路口），用于驱动面积分割，而车道分割的34.2％IOU（与联合的交集）为34.2％。 这些结果实现了能力的性能，超过了当前的最新模型，而仅需少11倍的浮点操作（FLOP）才能计算。 在各种嵌入式设备上进行了严格评估，TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率，从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。 该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。达到了92.9％的MIOU（平均交叉路口），用于驱动面积分割，而车道分割的34.2％IOU（与联合的交集）为34.2％。这些结果实现了能力的性能，超过了当前的最新模型，而仅需少11倍的浮点操作（FLOP）才能计算。在各种嵌入式设备上进行了严格评估，TwinliteNet +表现出了有希望的LASCENCE和功率效率，从而强调了其对现实世界自动驾驶汽车应用的潜力。该代码可在https://github.com/chequanghuy/twinlitenetplus上找到。
通过LLM驱动的迭代细胞优化 -
我们提出了一种新颖的方式，将灵活的，与上下文相关的约束集成为组合优化，通过将大型语言模型（LLMS）与传统算法一起使用。尽管LLM擅长解释细微的，当地指定的要求，但他们在执行全球组合可行性方面挣扎。为了弥合此间隙，我们提出了一个迭代的微调框架，其中算法反馈逐渐完善了LLM的输出分布。将其解释为模拟退火，我们引入了一个基于“粗糙可学习性”假设的形式模型，为收敛提供了样本复杂性界限。对调度，图形连接和聚类任务的经验评估表明，与基线采样方法相比，我们的框架平衡了本地表达的约束的灵活性和严格的全局优化。我们的结果突出了混合AI驱动组合推理的有希望的方向。项目代码：https：//github.com/pranjal-awasthi/test time-ft
通过两相局部/非局部应力驱动模型纳米梁的断裂行为
通过两相局部 /非局部应力驱动模型 / scorza的纳米梁的断裂行为，d。; Luciano，R。； Vantadori，S ..-在：复合结构。- ISSN 0263-8223。-280：（2022），p。 114957.114957。[10.1016/j.compsctuct.2021.114957]
Öğr博士。 üyesicananyağmurKarakaş -avesïs 第11周塑料加工 res。助理。 MertAkınİnsel -Aves厂 助理。 Okan Bakbak教授 示例8–68一个在40°C下装有太阳加热水的水箱用于使用重力驱动的流动中的淋浴。该系统包括2 离散数学组1讲师：Mehmet E.
讲师。成员CananYağmurKarakaş个人信息电子邮件：yagmur.karakas@yildiz.edu.edu.tr其他电子邮件：cnnygmr3@gmail.com web：https：//avesis.yildiz.yildiz.edu.edu.edu.edu.tr/ Esenler/İstanbul International Researcher ID Scholarid: ijcuusgaaaaaj Orcıd: 0000-0002-9653-5557 Publons / Web of Science Researcherıd: HWQ-6337-2023 Scopusıd: 57202860045 DİKSİS researcher 2024 Master's Degree, Yıldız Technical University, Institute of Science, BioMühendislik，土耳其2015年 - 2015年 - 2015 - 2017年，Yıldız技术大学，化学和金属学院，BioMühendislikcomp。 2022年健康和医学，HPLC高级应用技术培训证书，Saychemco，2022年，质量管理，分析方法验证证书，Saychemco，2022 Thees Do博士学位，食品生物活性剂的混合系统，星际技术大学，Interiti，Interiti，科学，2024年的生产和特征，麦克阿里及其特征，麦克阿罗及其特征 - 技术，Yıldız技术大学，科学研究所，生物工程，2017年研究领域食品工程，食品科学，食品技术，生物材料，生物传感器，微生物化学，工程和技术
地中海景观中的土壤微生物群落多样性和适应的土壤微生物社区多样性的驱动力
摘要：极端的气象事件和人为影响的影响决定了微生物群落组成的重要变化。要知道这些变化的程度，有必要深入研究地球因子，以被视为基线。这项研究的目的是评估地形特征和土壤地球化学对三个被认为是地中海环境的地形分子生物标志物的静脉细菌属的空间分布的影响。鉴于静脉细菌在生态系统中发挥的重要作用，我们进行了rubrobacter，gaiella和Microlunatus属的空间分布模型，并在基于机器学习（ML）框架的框架中研究了真菌/细菌的比例。可变重要性提供了对地貌空间分布的控制因素的洞察力。预测的肌细菌属的空间分布通常遵循地形约束，主要是高度。rubrobacter与斜率方面和锂有关。 Microlunatus与地形湿度指数（TWI）和归一化差异指数（NDWI）以及真菌/细菌比例有关。 Gaiella与流道和金属有关。我们的结果提供了有关地中海地区肌细菌适应的新信息，并显示了使用ML框架进行OTUS分布的空间预测的潜力。
土壤微生物群落对氮沉积的区分反应机制是由亚热带种植森林中的树种变化驱动的
结果和讨论：结果表明，物种的差异导致了两种森林之间土壤特性的差异，尤其是在云南氏假霉菌的土壤pH值显着增加。森林和Armandii Franch的土壤pH值显着减少。森林。氮添加均未显着影响任何任一元尼南氏菌的微生物多样性。或P. Armandii Franch。土壤；但是，森林类型的差异对细菌多样性产生了重大影响。氮的添加显着影响了两种森林中特定微生物群落的相对丰度，尤其是改变了云尼南氏菌的真菌群落结构，而在两种森林类型的细菌群落结构中均未观察到任何显着变化。此外，氮的添加增加了云尼那尼氏菌的细菌群落的网络复杂性。森林，同时降低了Armandii Franch的网络复杂性。森林。结构方程建模表明，氮添加通过修饰氮的可用性来调节两种森林类型的土壤细菌和真菌多样性。